インフラ・DevOpsのスキル

HashiCorp Vault, cloud secret managers, rotation strategies, and zero-trust secret access

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Pyxel retro game engine patterns - pixel art, game loops, sprite/tilemap, MML audio, resource management, and web deployment

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Structured logging with Pino/Winston, OpenTelemetry tracing, metrics collection, Grafana dashboards, and alerting rules.

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Hierarchical memory organization for multi-session context retention. Wings (projects) > Rooms (domains) > Drawers (decisions). Semantic search across all memories with zero cloud dependency.

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Pod design patterns, sidecar containers, init containers, config management, rolling updates, and resource limits.

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Cloud Run deployment, BigQuery optimization, Pub/Sub patterns, IAM best practices

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Web change monitoring - track changes on pages, detect updates, changelog diffs

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Completion Check: Verify Infrastructure Is Wired

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Email delivery infrastructure - DNS authentication (SPF/DKIM/DMARC), subdomain isolation, provider abstraction, template systems, bounce handling, warmup strategy, and deliverability monitoring.

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Cloud cost optimization, token/API cost tracking, build time optimization, and FinOps patterns

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Dockerfile best practices, multi-stage builds, docker-compose, container networking, volume management, and image optimization.

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Traffic splitting, health checks, automated rollback, progressive delivery, and canary analysis for safe deployments.

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GitHub Actions workflow patterns, matrix builds, caching strategies, deployment pipelines, artifact management, and rollback procedures.

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Lambda best practices, S3 event patterns, SQS/SNS fanout, and DynamoDB access patterns for serverless AWS architectures.

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Azure Functions, Cosmos DB modeling, Service Bus patterns, Bicep templates

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Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

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Writing optimized, secure, multi-stage Dockerfiles with language-specific patterns (Python, Node.js, Go, Rust), BuildKit features, and distroless images. Use when containerizing applications, optimizing existing Dockerfiles, or reducing image sizes.

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Managing cloud infrastructure using declarative and imperative IaC tools. Use when provisioning cloud resources (Terraform/OpenTofu for multi-cloud, Pulumi for developer-centric workflows, AWS CDK for AWS-native infrastructure), designing reusable modules, implementing state management patterns, or establishing infrastructure deployment workflows.

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Apply and enforce cloud resource tagging strategies across AWS, Azure, GCP, and Kubernetes for cost allocation, ownership tracking, compliance, and automation. Use when implementing cloud governance, optimizing costs, or automating infrastructure management.

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Design and implement Internal Developer Platforms (IDPs) with self-service capabilities, golden paths, and developer experience optimization. Covers platform strategy, IDP architecture (Backstage, Port), infrastructure orchestration (Crossplane), GitOps (Argo CD), and adoption patterns. Use when building developer platforms, improving DevEx, or establishing platform teams.

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Managing secrets (API keys, database credentials, certificates) with Vault, cloud providers, and Kubernetes. Use when storing sensitive data, rotating credentials, syncing secrets to Kubernetes, implementing dynamic secrets, or scanning code for leaked secrets.

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Async communication patterns using message brokers and task queues. Use when building event-driven systems, background job processing, or service decoupling. Covers Kafka (event streaming), RabbitMQ (complex routing), NATS (cloud-native), Redis Streams, Celery (Python), BullMQ (TypeScript), Temporal (workflows), and event sourcing patterns.

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Strategic guidance for operationalizing machine learning models from experimentation to production. Covers experiment tracking (MLflow, Weights & Biases), model registry and versioning, feature stores (Feast, Tecton), model serving patterns (Seldon, KServe, BentoML), ML pipeline orchestration (Kubeflow, Airflow), and model monitoring (drift detection, observability). Use when designing ML infrastructure, selecting MLOps platforms, implementing continuous training pipelines, or establishing model governance.

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Optimize cloud infrastructure costs through FinOps practices, commitment discounts, right-sizing, and automated cost management. Use when reducing cloud spend, implementing budget controls, or establishing cost visibility across AWS, Azure, GCP, and Kubernetes environments.

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